Le Diagramme De Corrélation

2.2 L’algorithme quadratique utilisé par l’application 18 2.3 Algorithmes de type génétique 19 IV. L’étude 23 1. Analyse des données 23 1.1 Présentation des données 23 1.2 Formatage des données et création des agrégations 25 1.3 Etude des corrélations entre paramètres 27 1.4 Résultats 28 2. Conception de l’application 29 2.1 Structure globale 29 2.2 Le module population 29 2.3 Le module statistiques 35 2.4 Le module optimisation 35 2.5 L’interface 35 V. Conclusion 38 Références bibliographiques

2.2 L’algorithme quadratique utilisé par l’application 18 2.3 Algorithmes de type génétique 19 IV. L’étude 23 1. Analyse des données 23 1.1 Présentation des données 23 1.2 Formatage des données et création des agrégations 25 1.3 Etude des corrélations entre paramètres 27 1.4 Résultats 28 2. Conception de l’application 29 2.1 Structure globale 29 2.2 Le module population 29 2.3 Le module statistiques 35 2.4 Le module optimisation 35 2.5 L’interface 35 V. Conclusion 38 Références bibliographiques

A partir des diagrammes de dispersion de taux de donation des élèves anciens par rapport aux différentes variables on peut citer les informations suivantes : * Le taux des diplômés et le pourcentage des élèves inférieures à 20 varient d’une manière linéaire et positive par rapport au taux de donation des élèves anciens. * Le rapport des étudiants/professeurs varie d’une manière linéaire et négative par rapport au taux de donation des élèves anciens. Corrélations | | Taux

disciplinaire ( connaissance, temps et moyen nécessaire à la résolution). – L’analyse est basée sur des faits et non des opinions Histogramme Diagramme de corrélation Diagramme Causes / effets Outils recommandés : QQOQCP, Ishikawa, 5 Pourquoi…. Pareto graphique 100% 5P? Tous les documents doivent être joints au dossier : outils d’analyse, diagrammes, …. Toute cause racine devra être prouvée comme cause réelle de l’effet P / 17 ! Etape 6 : plan d’actions définitives But : Établir

Historique……………………………………………………………………............4 2.2. Définition……………………………………………………………………………..5 2. FONCTIONNEMENT DE RADAR……………………………………………….....5 2.1. Principe de base…………………………………………………………...….….......5 2.2. Diagramme de fonctionnement………………………………………………….......6 3. LES DIFFERENTS TYPES DE SYSTEME RADAR……………………………..10 3.1. Radar à impulsion……………………………………………………………….….10 3.1.1. Radar pulse Doppler……………………………………………………….…11

Technic Domaine : systèmes mécaniques et organisations en général. Analyse portant à retrouver les fonctions internes du produit ou du système Utile dans l’optimisation ou remise en cause partielle ou totale d’un produit Conçue à partir d’un diagramme représentant graphiquement l’enchaînement des fonctions internes. Méthode de la PIEUVRE Domaine : Création de nouveaux concepts Méthode qui consiste à positionner sur un graphique circulaire le produit dans son environnement et à déterminer

absolues, pour une variable qualitative établit la liste des différente catégories de la variable qualitative et associe à chaque catégorie l’effectif qui lui correspond (le nombre d’observations appartenant à cette catégorie). * Diagramme en barres * Diagramme en secteurs- dit camembert- * ORGANISATION ET REPRÉSENTATIONS GRAPHIQUES DE DONNÉES QUANTITATIVES * La distribution observée des effectifs ou fréquences absolues, pour une variable quantitative est définie par les valeurs distinctes

quadratique utilisé par l’application 18 2.3 Algorithmes de type génétique 19 IV. L’étude 23 1. Analyse des données 23 1.1 Présentation des données 23 1.2 Formatage des données et création des agrégations 25 1.3 Etude des corrélations entre paramètres 27 1.4 Résultats 28 2. Conception de l’application 29 2.1 Structure globale 29 2.2 Le module population 29 2.3 Le module statistiques 35 2.4 Le module optimisation 35 2.5 L’interface 35 V. Conclusion

1999). Doc.4 Relation, pour les grands fleuves, entre le transport de sédiments (comme indicateur de l'érosion mécanique) et le relief. Doc.3 Flux de HCO3- dans des rivières granitiques en fonction du Runoff en cm/an. Echelles log. Doc.5 Corrélation entre l'altération chimique des continents (et donc la consommation de CO2 ) et le transport de sédiments. Les taux d'érosion chimique et mécanique sont déduits de l'étude des plus grands fleuves. Unités arbitraires. Doc.6 : Répartition mondiale

exhaustives, car un prédicteur de peut pas appartenir aux deux groupes à la fois. Cette technique s’avère très sensible à la multicollinéarité entre les prédicteurs, celle‐ci se vérifiant à l’aide d’une matrice de corrélation. Ainsi, il est nécessaire d’examiner les corrélations entre les prédicteurs avant de procéder à l’élaboration du modèle. Lorsque certains prédicteurs sont fortement corrélés entre eux, il est préférable d’en éliminer quelques‐uns puisqu’il s’agit probablement